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J-GLOBAL ID：201702279120295309   整理番号：17A1928046

特徴認識の反復に基づく電力網ビジネスデータマイニングのためのデータマイニング手法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

A DATA MINING METHOD BASED ON ITERATION FEATURE SENSATION FOR STATE GRID ENTERPRISE MARKETING

著者 (2件)： Lai Guangyuan (广東電网有限責任公司河源供電局 广東 河源 517000) ,  Li Jialiang (广東電网有限責任公司河源供電局 广東 河源 517000)
資料名： Jisuanji Yingyong Yuruanjian  (Jisuanji Yingyong Yuruanjian)
巻： 34  号： 8  ページ： 76-80  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2940A  ISSN： 1000-386X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 「インターネット+電力」の大データマイニングは,精密な電力供給のための基礎を提供することができる。既存の電力網のデータマイニングは,ユーザのデータに対するマイニングの粒度が大きく,特徴集合の識別度が小さく,空間次元の重みが低く,ユーザの行動に基づく電力網のマーケティング戦略の精度が低い。本論文は,特徴認識の反復に基づく電力網のビジネスデータマイニングのための方法を提案した。空間特性を組み合わせた電力消費者の電力消費モデルを構築し、マーケティング管理ディシジョンツリーのマイニングモデルを設計し、冗長データの特徴に対して濾過洗浄を行い、正確な電力網のマーケティング行為を導出した。シミュレーションと実験結果は,新しい方法がより良い予測精度とより低いデータ消費を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： インターネット ,  *データマイニング ,  ディシジョンツリー ,  市場戦略 ,  マーケティング ,  電力供給 ,  *電力系統 ,  *電力 ,  粒度 ,  電力消費
準シソーラス用語： 予測精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Data mining ,  Decision-making tree ,  Space-time relevance ,  Electricity marketing

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 特徴認識 ,  反復 ,  電力網 ,  ビジネス ,  データマイニング ,  手法 ,  提案